湖北省全要素生产率的估算及其分析?——基于1978-2007年的统计数据

本文运用索洛残差法,选择C-D生产函数,通过对1978-2007年湖北经济统计数据的计量分析,估算了湖北省全要素生产率及其增长率。分析表明,在1979和2007年间湖北经济的全要素生产率总体上呈上升趋势,且年均增长率大约为1.63﹪,全要素生产率对湖北经济产出增长的贡献率大约15.6﹪,按照全要素生产率及其增长率可将湖北经济发展分为五个不同的阶段;现阶段应全力提升全要素生产率对湖北经济增长的贡献率。

电力行业全要素生产率的估算——基于中国省级面板数据的研究

本文运用中国电力行业各省1987—1994年的面板数据，在构建固定资产投资价格指数和电力行业的工业品出厂价格指数的基础上，对中国28个省电力行业的全要素生产率进行了估算，发现了一半以上省份的全要素生产率增长率为负。全要素生产率增长率与产出增长有较强的相关性。

全要素生产率估算方法研究综述

全要素生产率作为一个可以反映一国经济增长质量与是否可持续增长的指标,引起了国内外学者的关注和深入研究。本文对生产率内涵和生产率增长估算方法的国内外研究进行回顾、总结和评述。国内学者要结合中国经济发展进行研究,对生产率增长估算方法进行系统研究,对生产率增长测算方法进行方法论研究。

中国全要素生产率的估算及分析：1952-2006

全要素生产率是衡量经济增长质量的重要指标，越来越受到经济学者的重视。本文通过对1952—2006年中国经济的产出与投入的计量分析．计算了中国经济的全要素生产率及其增长率。分析发现．我国全要素生产率增长率在曲折中前进。在改革开放以前，我国的TFP波动很大；改革开放以后，TFP有了明显的提高，我国经济在平稳中发展。技术进步也有了很大提高。

我国全要素生产率估算及影响因素分析

以参数方法中的生产函数法对我国1996-2015年的数据进行分析,找出我国经济增长的影响因素,并针对这些影响因素提出政策建议。结果表明国外技术引进、技术自主创新和制度变迁仍然是影响我国全要素生产率的主要因素,其中,制度因素是影响我国全要素生产率的最主要因素。

全要素生产率对安徽农业产出的贡献分析

通过对安徽省1981~2010年农业发展数据进行分析,实证估算出各年的农业全要素生产率及其增长率。通过对1981-2010年间不同子期间进行划分,评析了改革开放初期、软着陆时期以及金融危机、次贷危机等各时期以及各因素对农业全要素增长率的影响,并分析了全要素生产率的增长对农业经济总产出的贡献。研究发现,安徽农业全要素生产率的增长对农业发展有重要作用。

中国工业的全要素生产率：1952－2005

本文利用柯布-道格拉斯(C-D)模型和加总的年度数据对1952—2005年中国工业的生产率表现进行了估算,分别从理论和方法上对C-D函数进行改进以回应学界之前对它的批评:首先,相应的经济假定使我们放松了新古典增长理论框架下一些严格的限制条件,例如竞争性市场行为、固定规模效应和希克斯中性技术进步;其次,本文中的TFP增长率还针对经济周期进行了调整;同时,本文还对大多数相关文献中存在的自相关问题进行了处理。文章的主要发现包括:(1)资本积累是1952—2005年中国工业经济快速发展的主要原因;(2)改革开放之后,全要素生产率对于经济增长有十分显著的作用;(3)20世纪80年代后期,随着中国日益融入世界经济体系的进程不断加快,TFP又开始大幅增长。

中国全要素生产率测度:1952年-2014年

文章首先采用永续存盘法对1952年-2014年的资本存量进行估算。在此基础上,构建了全要素生产率指数并分析其增长率。文章得出我国经济增长是要素驱动型的粗放增长模式;且近十年,我国全要素生产率对经济增长的贡献率在逐渐下降,全要素生产率较之前有较大的落差。最后,文章从产业结构、体制变革等角度提出了促进全要素生产率提升,进而带动经济复苏的建议。

中国全要素生产率的估算:1979—2004

本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上,估算出我国1979—2004年间的全要素生产率增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。分析表明(1)1993年以前,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈频繁,1993年以来,则呈现出逐年下降趋势,直到2000年才得以缓解,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头;(2)1979—2004年间我国全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低,表明我国经济增长主要依赖于要素投入增长,是一种较为典型的投入型增长方式;(3)我国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。

工业增加值与全要素生产率估计——基于中国制造业的拟蒙特卡洛实验

全要素生产率是现代化经济体系的主要统计指标之一,但其存在诸多统计偏误问题有待克服。其中,由工业增加值代理产出项(相对总产值而言)而导致的估计问题尤为严重。为此,本文从数理模型上分析增加值偏差对于全要素生产率估计结果的影响;在实证检验上分别构建总产值与增加值生产函数、总产值与增加值成本函数,并使用半参数估计法进行估计。拟蒙特卡洛实验的结果表明,由于增加值偏差的存在,增加值生产函数测算得到的全要素生产率异质性要大于总产值生产函数,增加值成本函数测算得到的全要素生产率异质性要大于总产值成本函数,使用总产值作为产出代理变量得到的估计结果更为稳健。以1999—2013年中国工业企业数据为样本的检验结果表明,2011—2013年比2008年以前全要素生产率分布的所有制差异明显缩小;其动态分解结果表明,2011—2013年全要素生产率变动出现停滞甚至下滑的趋势,不同行业的全要素生产率变化表现出明显的差异。在后续研究中需要关注全要素生产率在分布上的新特征以及变动上的新趋势,以期得到更为贴近现实的结论。

微观企业全要素生产率测度方法的比较与应用

微观企业TFP通常是不可观测的,它的估计面临内生性、联立性等诸多问题。在系统分析微观生产函数估计所面临主要问题的基础上,经过蒙特卡洛模拟法,比较了微观生产函数最新估计方法的优劣,发现广泛应用的0P、LP和ACF参数估计方法,倾向于高估微观企业的TFP,而De Loecker、GNR和联合估计的TFP测度方法能够得到TFP的稳健估计,增加值类生产函数估计倾向于高估微观企业的TFP,并且高估TFP的离散程度。将前沿TFP测度方法用于中国生产要素错误配置问题的研究,发现要素再配置具有显著的TFP促进效应,但是低于Hsieh和Klenow(2009)政策模拟的估计结果。据此,提出以微观企业TFP开展实证研究的对策建议。

川渝地区TFP增长率估计:1978-2011年

全要素生产率(TFP)的估计方法和数据选择是学术界关注的焦点之一。本文在回顾评述全要素生产率估算的主要方法的基础上,利用调整后的川渝地区数据,采取索洛余值方法对川渝地区的TFP增长率进行了估计,并在此基础上给出了相关结论和建议。

荷兰对石油和天然气储量的估算方法

本报告介绍了荷兰编制石油和天然气储量的实物和货币资产负债表所采用的方法。将地下资产视为资本投入，编制地下资产的实物和货币价值资产负债表，将有助于更好地了解生产过程，并对全要素生产率做出有意义的解读。

再谈中印两国发展潜力和增长可持续性

本文在提高中国增长数据质量和可靠性基础上,进一步估算中印两国要素资本和要素投入,重新比较了中印两国技术进步对增长的贡献,结果表明印度全要素生产率贡献远大于中国,其增长质量优于中国,且在不断改善中,在产业结构和层次上也优于中国。中国增长主要依靠要素投入,尤其是资本投入,2001年之后中国增长质量进一步恶化,因而中国增长可持续性堪忧,经济转型是必然。